Python
Docker
Git
Nginx
MySQLO que é
Sistema desenvolvido em Python que acessa diretamente o banco de dados de uma plataforma de suporte ao cliente de terceiros, usada por técnicos de infraestrutura e redes (contratados para atender e resolver chamados de clientes). Sem API ou documentação disponível, o objetivo era transformar esses dados brutos em indicadores de produtividade e apoiar a gestão da equipe de suporte.
Desafio
Não havia API ou qualquer forma estruturada de acessar os dados — apenas acesso direto ao servidor e ao banco de dados da plataforma. A estrutura era inconsistente, com dados sujos, incompletos e sem documentação sobre como as tabelas se relacionavam. Foi necessário fazer engenharia reversa do esquema do banco antes mesmo de começar a extrair qualquer métrica confiável de produtividade e alocação.
Solução
- Engenharia reversa da estrutura do banco de dados da plataforma de suporte, mapeando tabelas e relacionamentos sem documentação disponível.
- Conexão e queries SQL diretas ao banco para extração dos dados de chamados e atendimentos.
- Tratamento e limpeza de dados inconsistentes/incompletos em Python antes do cálculo de métricas.
- Processamento para calcular indicadores de produtividade por técnico (volume de chamados, tempo de resolução, esforço estimado).
- Geração de relatórios e dashboards visuais para acompanhamento da distribuição de tarefas entre a equipe.
- Lógica de apoio à alocação, cruzando volume de trabalho com a disponibilidade de cada técnico, sinalizando desequilíbrios de carga.
Resultado
Ferramenta que deu visibilidade à gestão sobre a produtividade real da equipe de suporte e ajudou a equilibrar a distribuição de chamados entre os técnicos, considerando a capacidade e disponibilidade de cada um — mesmo partindo de uma fonte de dados sem estrutura clara ou documentação.
Stack técnica
- Python
- SQL (acesso direto a banco de dados)
- Processamento e limpeza de dados
- Geração de dashboards/relatórios
- Docker Swarm
- Nginx
Destaques técnicos
- Engenharia reversa de esquema de banco de dados sem documentação
- Extração de dados via SQL direto, sem API disponível
- Tratamento de dados inconsistentes e incompletos como parte central do pipeline
- Cálculo de métricas de produtividade e esforço a partir de dados brutos de atendimento
- Dashboard visual para acompanhamento da equipe
- Lógica de alocação considerando disponibilidade individual dos técnicos
- Deploy em cluster Docker Swarm com Nginx como reverse proxy